Statistische Methoden in der Geographie

Statistische Methoden in der Geographie von Bahrenberg,  Gerhard, Giese,  Ernst, Mevenkamp,  Nils, Nipper,  Josef
Dieses Standardwerk vermittelt eine umfassende Einführung in die univariaten und bivariaten statistischen Methoden und ihre Anwendung für Studierende der Geographie und benachbarter Wissenschaften wie Regionalforschung, Raum- und Landesplanung, Stadtplanung, Ökologie. Textboxen – Formeln/Formales, Möglichkeiten/Grenzen, Methode in der Geographie – ermöglichen dem Leser eine noch bessere Übersicht. Viele Abbildungen und Beispiele erleichtern das Verständnis des Lesers für die vorgestellten Methoden. Inhalt • Skalenniveaus von Variablen, Grundgesamtheit, Stichprobe • Häufigkeitsverteilungen, Lage- und Streuungsparameter univariater Verteilungen, Parameter bivariater Verteilungen • Messung räumlicher Konzentration • Grundbegriffe der Wahrscheinlichkeitsrechnung und Kombinatorik, theoretische Verteilungen, Normalverteilung • Schätz- und Testverfahren • Lineare Einfachregression und -korrelation, nicht-lineare Regression, Rangkorrelation, Kontingenzkoeffizienten • Ausreißer, kausaler und statistischer Zusammenhang, ökologischer Fehlschluss In dieser durchgesehenen und überarbeiteten 6. Auflage wurden Fehler der vorigen Auflagen sowie verschiedene sprachliche Details korrigiert. Im Kapitel 6.7.2 (Zusammenhangsmaße für nominalskalierte Variablen) wurden die formale Darstellung präzisiert und die Beispiele aktualisiert.
Aktualisiert: 2018-11-01
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Statistische Methoden in der Geographie Band 2: Multivariate Statistik

Statistische Methoden in der Geographie Band 2: Multivariate Statistik von Bahrenberg,  Gerhard, Giese,  Ernst, Mevenkamp,  Nils, Nipper,  Josef
Band 2 der Statistischen Methoden in der Geographie ist eine Einführung in die multivariaten statistischen Methoden und ihre Anwendung für Studierende der Geographie und benachbarter Wissenschaften wie Regionalforschung, Raum- und Landesplanung, Stadtplanung, Ökologie. Folgende Methoden der multivariaten Statistik werden beschrieben: Partielle und multiple Korrelation, multiple Regressionsanalyse, Regressionsanalyse mit Dummy-Variablen, Pfadanalyse, Varianzanalyse, Analyse kategorialer Variablen, lineares Logit-Modell und kategoriale Regressionsanalyse, mehrdimensionale Kontingenztabellen und loglineares Modell, Hauptkomponentenanalyse, Raumtypisierung und Clusteranalyse, Diskriminanzanalyse, Zeitliche Autokorrelation und Kreuzkorrelation, räumliche Autokorrelation.
Aktualisiert: 2017-03-01
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